什么是数据提取？ Python 网页抓取综合指南

数据提取，也称为网络抓取，是以编程方式从网站提取数据的过程。这使您可以从网络收集大量数据并将其存储为结构化格式（例如 CSV 或 JSON），以便进一步分析并在其他应用程序中使用。

在这份综合指南中，我们将涵盖您需要了解的有关使用 Python 进行数据提取和网页抓取的所有信息，包括：

什么是数据提取以及它为何有用？
网页抓取如何工作？
Python 的网页抓取方法和工具
逐步构建 Python 网络爬虫
避免阻塞和处理错误的技巧
法律和道德考虑

让我们从头开始——什么是数据提取以及为什么要抓取网站？

什么是数据提取？

数据提取、网络抓取、网络收获——这些术语都指的是从网站自动收集数据的相同过程。

互联网包含大量数据——数十亿个网页，其中充满了结构化和非结构化内容。手动从网站提取数据既繁琐又耗时。数据提取工具通过以编程方式从网页检索数据并将其转换为 JSON 或 CSV 等结构化格式以供进一步分析和使用来自动化此过程。

以下是您可以使用网络抓取数据执行哪些操作的一些示例：

聚合来自电子商务网站的产品数据以进行价格监控或市场研究。
从新闻网站收集新闻文章来训练人工智能模型。
编制公司联系方式以开发潜在客户。
从在线资源收集学术研究数据。
填充搜索引擎或数据库的内容。
监控产品的价格和库存水平以寻找套利机会。

网络抓取允许您提取大量无法手动收集的数据。抓取数据的用途几乎是无穷无尽的。

网页抓取如何工作？

概括地说，以下是网络抓取过程：

抓取工具找到要访问的 URL。这可以是预定义的 URL 列表，或者抓取工具可以递归地跟踪页面上的链接来遍历整个网站。
抓取工具使用 HTTP 请求从每个 URL 下载 HTML 内容。
解析软件从 HTML 中提取所需的数据。抓取工具通过查找表格行、标题、链接或段落等 HTML 元素来识别有用的数据。
提取的数据以 JSON 或 CSV 等结构化格式保存到数据库或输出文件中。

总而言之，网络抓取工具会自动访问网页、获取 HTML、解析 HTML 以识别有用的数据，并保存结构化数据以供其他地方使用。

现在让我们看一下 Python 中网页抓取过程每个步骤所使用的一些常用方法和库。

Python 的网页抓取方法和工具

Python 是一种流行的网络抓取语言，因为它拥有大量的抓取库和工具。以下是使用的一些主要方法和 Python 库：

发送 HTTP 请求

为了下载 HTML 页面，Python 抓取工具使用 HTTP 请求库，例如：

要求 – 一个易于使用的 HTTP 库，不依赖于 Python 标准库之外。
网址库 – Python 的内置 HTTP 请求库。
httpx – 功能齐全的 HTTP 客户端，支持 HTTP/2 和异步请求。

解析和提取数据

下载 HTML 页面后，您需要解析 HTML 以提取所需的数据。常见的方法包括：

常用表达 – 正则表达式模式可用于提取匹配的文本。对于简单的提取很有用。
美丽汤 – 用于解析 HTML 和 XML 的流行 Python 库。使用 CSS 选择器或条件可以轻松提取数据。
xml文件 – 高性能的XML解析库。可以解析损坏的 HTML。与 BeautifulSoup 集成。
查询 – 该库以 jQuery 为模型，解析 HTML 并允许选择和操作 DOM 元素。

浏览器自动化

有些网站使用 JavaScript 动态加载内容。为了抓取这些页面，Python 抓取工具可以使用以下方法自动化浏览器：

硒 – 启动并控制一个真正的浏览器，如 Chrome。可以用JS处理复杂的网站。
剧作家 – 用于浏览器自动化的 Selenium 的更新替代品。

完整的网页抓取框架

还有一些功能齐全的框架提供了完整的抓取解决方案：

Scrapy – 一个流行的抓取框架，具有内置的异步并发、蜘蛛类以及与其他 Python 库的集成。
蜘蛛 – 具有 Web UI 并与浏览器集成的开源抓取系统。

这些库可以根据需要组合在一起，以用 Python 构建定制的网络抓取工具。接下来，我们将通过一个使用其中一些工具的示例来演示。

逐步构建 Python Web Scraper

让我们看看如何用 Python 构建一个简单的网络抓取工具来从网站中提取数据。

我们将从公开内容中抓取图书数据 books.toscrape.com 使用 Requests 和 BeautifulSoup 的站点。我们将介绍的步骤是：

1. 确定要抓取的数据

首先，我们在浏览器中检查站点并识别我们想要提取的数据。我们决定抓取每本书的产品类别、书名、价格和图像。

2. 检查页面结构

接下来，我们使用浏览器的检查器工具查看页面的底层 HTML 结构。我们可以在里面看到书名、价格和图片 <li> 类别为“product_pod”的标签。该类别位于页面 URL 路径中。

3.安装Python库

现在我们可以安装我们需要的 Python 库 - 下载页面的请求，Beautiful Soup 来解析并从 HTML 中提取数据：

pip install requests bs4

4. 导入库

在我们的 Python 脚本中，我们导入 Requests 和 BeautifulSoup：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

5. 定义要抓取的 URL

我们将从抓取“神秘”类别的第一页开始：

url = ‘http://books.toscrape.com/catalogue/category/books/mystery_3/index.html‘

6. 下载页面 HTML

使用Requests，我们可以下载页面HTML：

response = requests.get(url)
html = response.text

7.用BeautifulSoup解析

我们从 HTML 创建一个 BeautifulSoup 对象：

soup = BeautifulSoup(html, ‘html.parser‘)

8. 提取产品数据

内 for 循环中，我们使用 BeautifulSoup 从 HTML 页面中提取并打印产品数据：

# Extract product category from the URL
category = url.split(‘/‘)[-2]

# Extract all products in the page
products = soup.find_all(‘li‘, {‘class‘: ‘product_pod‘}) 

for product in products:

  # Extract title
  title = product.find(‘a‘).text

  # Extract price 
  price = product.find(‘p‘, {‘class‘: ‘price_color‘}).text

  # Extract image url
  img_url = product.find(‘img‘)[‘src‘]

  print(category, title, price, img_url)

9. 对每一页重复此操作

为了从所有页面中提取数据，我们循环遍历页面 URL，递增页码，并对每个页面重复抓取过程。

就是这样！只需利用 Requests 和 BeautifulSoup 的几行 Python 代码，我们就可以从网站上抓取和提取产品数据。

此示例涵盖了发出请求、解析 HTML 和使用选择器提取数据等核心概念。有了这些构建块，您就可以开始抓取多种类型的站点和数据。

接下来让我们回顾一下创建强大的生产级刮刀的一些技巧。

强大的网页抓取技巧

以下是构建抓取工具时应遵循的一些最佳实践：

处理错误并重试

网站可能会出现从超时到 500 个错误的故障。实现错误处理逻辑，例如重试失败的请求。这 requests.Session 对象使管理请求重试变得更加容易。

使用代理和轮换

网站可能会根据 IP 地址阻止抓取工具。使用代理并轮换代理有助于跨多个 IP 分发请求，以避免被阻止。 Python 库如 requests 使通过代理发送请求变得容易。

添加限制、暂停和随机化

以合理的速度进行抓取，以避免服务器过载。在请求之间添加随机时间暂停并随机排序以显得更人性化。

用户代理和标头

设置用户代理标头以模仿真实的 Web 浏览器，以免显示为自动机器人。

增量缓存和存储

增量保存抓取的数据，以便在发生错误时不会丢失进度。缓存通过避免重新下载未更改的页面内容来加快抓取速度。

异步抓取

利用 httpx 和 asyncio 等异步库同时抓取多个页面以提高速度。

强大的错误处理、并发、代理和缓存将确保您的抓取工具快速可靠地收集数据而不会被阻止。

法律和道德考虑

虽然网络上的大多数公共数据都可以被抓取，但仍有一些法律领域需要考虑：

服务条款 – 避免抓取在服务条款中明确禁止的网站。

数据保护法 – 根据 GDPR 等法规的要求，未经同意，不得收集个人数据。

版权 – 不要直接复制或重新发布大部分受版权保护的内容。在合理使用的情况下通常允许小样本进行分析。

速率限制 – 尊重网站在其服务器上设置的速率限制和限制。

在抓取活动中保持透明而不是隐藏您的意图也是良好的道德实践。只要有可能，使用官方 API 比抓取更好。

通常允许出于非商业目的从公共网站抓取适量的数据，但始终尊重网站的明确政策。

抓取最佳实践总结

使用 Requests、BeautifulSoup 和 Selenium 等强大的库来抓取动态站点
实施错误处理并重试以处理刮刀损坏的情况
轮换代理和用户代理以分发请求并避免阻塞
添加限制、延迟、缓存和异步，以大规模高效地抓取
避免违反服务条款、侵犯版权和过度抓取
如果可能，使用官方 API 而不是抓取

网络抓取是利用网络上大量数据的强大工具。通过遵循抓取最佳实践和可用的 API，您可以安全有效地收集有用的数据。

Python 拥有多种成熟的抓取库，是构建强大的数据提取管道的理想语言。

我希望本指南提供使用 Python 进行网页抓取的全面概述。抓取项目的可能性是无限的 - 继续从网络中提取有用的知识！